[发明专利]一种基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法

权利要求书

1.一种基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其特征在于，包括步骤：

获取行人路网所属区域的遥感影像，处理得到归一化差分植被指数和纹理特征；

随机选取路网部分位置点，采集太阳辐照度和对应的位置信息；

通过位置信息，获取各位置点的太阳辐照度对应的归一化差分植被指数与纹理特征，融合并构建训练数据集；剩余数据则基于位置信息融合归一化差分植被指数与纹理特征，作为检测数据集用于属性检测；

基于训练数据集构建以得到适用于辐照度检测的多元线性回归模型；

使用多元线性回归模型，对检测数据集的辐照度进行自动识别；

基于现有行人路网，进行地图匹配，将检测所得的属性信息赋予行人路网中的位置点，即得到了带有属性信息的路网基础数据；

所述多元线性回归模型为：

，

其中，表示通过多元线性回归模型所得的太阳辐照度，表示归一化差分植被指数与太阳辐照度的相关系数，表示影像纹理与太阳辐照度的相关系数，表示为各时段太阳辐照度的基准值，为模型参数，表示归一化差分植被指数，表示纹理特征；

所述多元线性回归模型的系数通过如下损失函数得到：

，

其中，，，，为损失函数，T表示转置；

所述多元线性回归模型的系数为：

，

其中，表示第n个归一化差分植被指数，表示第n个纹理特征，表示第n个太阳辐照度，n表示训练数据集的样本量。

2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其特征在于，所述获取行人路网所属区域的遥感影像，处理得到归一化差分植被指数和纹理特征，包括：

获取遥感影像并进行预处理得到预处理的遥感影像；

利用植被叶绿素的光学特性计算预处理的遥感影像的归一化差分植被指数；

采用灰度共生矩阵计算预处理的遥感影像的纹理特征。

3.根据权利要求1所述的基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其特征在于，所述随机选取路网部分位置点，采集太阳辐照度和对应的位置信息，包括：

随机选取路网部分位置点，通过太阳能测试仪采集获取太阳辐照度；

通过手机内置传感器获取所述太阳辐照度的采集点对应的位置信息。

4.根据权利要求3所述的基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其特征在于，所述通过太阳能测试仪采集获取太阳辐照度，包括：

确定采集位置点时，采集该点的太阳辐照度，同时采集其附近点的数据，并求取平均值以得到该点最终的太阳辐照度。

5.根据权利要求1所述的基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其特征在于，所述通过位置信息，获取各位置点辐照度对应的归一化差分植被指数与纹理特征，融合并构建训练数据集；剩余数据则基于位置信息融合归一化差分植被指数与纹理特征，作为检测数据集用于属性检测，包括：

遥感影像处理所得的数据均带有位置信息，通过GPS数据的对比，获取与太阳辐照度位置最近点对应的归一化差分植被指数与纹理特征，融合后构建训练数据集；未用于构建训练集的其余位置点，仅将归一化差分植被指与纹理特征融合作为模型的检测数据集；

，

其中，T表示训练数据集，表示第i个归一化差分植被指数，表示第i个纹理特征，表示第i个太阳辐照度。

6.根据权利要求1所述的基于遥感影像的行人路网太阳辐照指数检测方法，其特征在于，所述基于现有行人路网，进行地图匹配，将检测所得的属性信息赋予行人路网中的位置点，即得到了带有属性信息的路网基础数据，包括：

基于现有的行人路网OpenStreetMap，将多元线性回归模型检测所得太阳辐照度根据位置信息赋予行人路网中被匹配的位置点，使得行人路网的基础数据中带有属性信息。